基于智能体的虚拟电厂技术研究

裘愉涛 国网杭州供电公司 2025年8月上海 主讲人介绍 裘愉涛Qiu Yutao 国家电网首席专家正高级工程师全国劳动模范IETFellow,IEEESeniorMember 主持或参与国网公司、浙江电网40多项重要项目和课题的研究62次获得省部级以上科学技术奖励，在国内外各类科技期刊上发表论文92篇，授权专利145余项，先后主持或参与标准69项编写教材24本。 01研究背景 02研究思路 目录 03总体框架 04技术应用 05发展展望 研究背景 国家发布一系列政策，将虚拟电厂作为能源转型的重要抓手。国家发改委印发新版《电力需求侧管理办法》《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》等文件明确要逐步将需求侧资源以虚拟电厂等方式纳入电力平衡。 研究背景#2 能源现状分析 传统能源面临的挑战 电力系统稳定性问题 可再生能源发展需求 能源供需矛盾凸显 传统电力系统在应对大规模可再生能源接入时，稳定性问题日益突出。如何有效平衡供需，确保电力稳定供应成为函待解决的问题。 随着技术进步和成本下降，风光等可再生能源得到快速发展。然而，其间歌性和不确定性给电力系统带来挑战，需要新型管理和调度技术 传统能源面临资源枯竭、环境污染严重及温室气体排放过多等问题，这些挑战促使全球能源结构转型，寻找更加可持续的能源解决方案。 能源需求持续增长与能源供应有限之间的矛盾愈发明显，特别是在高峰时段，供需不平衡问题尤为突出，需要更灵活的能源管理系统。 智能体与虚拟电厂技术 通过智能体技术优化资源配置，提高可再生能源利用率，减少能源浪费，实现能源高效利用，智能体技术能够实时监测和调度电力系统，快速响应供需变化有效增强电网的稳定性和可靠性。虚拟电厂通过智能体技术参与电力市场交易，实现资源的灵活调度和优化配置，提升市场交易的效率和灵活性，智能体技术在虚拟电厂中的应用，为构建新型电力系统提供了有力支撑， 研究背景#3 第三道防线存在的问题 第三道防线的低频、低压减载只配置在变电站，过频切机只配置在电厂，高比例新能源接入电网后，同样面临第二道防线存在控制精度不足、时空协同缺失、电网安全稳定等诸多问题长期以来低频减载、过频切机均采取“言切“执行准确性低，偏差大，严重不适应方式变化大，电源出力波动大的新型电力系统，现有的低压减载装置仅仅依据就地电压响应情况采取“言切”无法计及无功电压影响因子一旦发生系统性低压稳定事故，电压控制区间小，准确性差，区域性电压控制效果差，严重时导致分布式电源批量脱网，负荐脱扣等种种问题，进一步恶化了系统电压。为了协调全网频率，电压紧急控制，若在故后采用集中控制的模式，依赖通信网络，存在重大安全隐患。 研究背景#4 第三道防线存在的问题 虚拟电厂对分布式资源的聚合，形成对外提供电能量或者辅助服务的电厂实现电源侧的多能互补和负荷侧的灵活互动，对电网提供电能或调峰，调频、备用等辅助服务。其负荷调度特性打破了传统电力系统运行模式，以电力供需平衡为目标，将负荷也作为提供平衡能力的资源来看待实现供需的动态平衡。 实时调控（DL/T2473) APC等效调节性能 负荷调控系统 聚合商向运营范围内负荷终端下发APC实时指令或计划曲线，具备实时指令或计划值接收能力的负荷终端数量及总容量占比均不应低于80%。 可调节负荷聚合后的APC等效调节性能应满足所接入调度机构的最低要求。 基于调度机构调度控制系统平台部署，交互监视、控制和电力市场等相关数据的功能和系统级应用。 研究背景#5 挑战 大量低压分布式电源接入配电网，调度人员缺乏对其有效的感知手段，给电网运行带来新的挑如配电网运行状态感知困难、台区线路等设备电压越限和潮流反向垂过载、部分地区新能源消纳困难等 部分地区部分时段（如节假日）新能源消纳困难 研究背景#6 关键难题 海量低压分布式资源难以准确观测，现有调控感知架构无法适应，缺少群控群调方法和区域协调互济手段 台区分布式资源波动性强传统预测方法精度不足、协同调节效率低时空协调不足。 函需构建海量低压分布式电源调度感知控制与调节体系，提升新型电力系统承载能力和经济低碳运行水平。 研究思路 01大模型与智能体理解 经海量数据训练而成 具备语言理解生成力 可处理多样复杂任务 大模型如百科全书 大模型具备卓越的语言理解和生成能力，能够流畅地进行自然语言交互。 大模型是人工智能领域的璀璟明珠，其知识库广泛而深入，犹如一部百科全书。 大模型具有高度的灵活性和可扩展性，能够处理多样且复杂的任务。 大模型经过海量数据的训练和优化，能够捕提到数据中的细微规律和潜在联系。 融合多种先进技术 04 智能体融合了人工智能、机器学习，物联网等多种先进技术，形或了强大的术体系，这世技术的合使智能体具备了更加能，高效的能力，能影在复杂环境中发挥出色， 具备自主行动能力 03 的实体，就够在特定环确中题知智能体是一种具备自主行动能力决策并执行任务，已们能等根恶环境变化调整自己的行为策略，以实现预设的日标 能在复杂场景工作 典型智能体的案例 02 智能体能够在复杂场爱中工作诚市交通中的智能调度等，它如工业生产货上的暂送检调整，确保任务的顺利完成，们能够根据场景需求进行员活 典型的智能体本例包括智证家是中的请音助承，自动驾驶汽车中的决策系统等，这些智胎体通过为用户提供了更加便捷、智能的感知环境，分新数弱并作出决菌，生活体验， 01 02智能体定义 智能体（AIAgent)，又称“人工智能代理”，是一种模仿人类智能行为的智能化系统，它就像拥有丰富经验和知识的“智慧大脑”，能够感知所处的环境，并依据感知结果，自主地进行规划、决策，进而采取行动以达成特定目标。简单来说，智能体能够根据外部输入做出决策，并通过与环境的互动，不断优化自身行为。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机器人或其他形式的系统，具备一定的自主性和智能性。 03智能体分类 简单反射型智能体 01简单反射型智能体主要是基于固定的条件-动作规则，它们的智能行为受限于事先定义好的规则，缺乏复杂的推理和学习能力，不能灵活地决策和解决问题。这种类型的智能体智力水平非常有限，无法适应环境的变化 基于模型的智能体 02基于模型的智能体主要利用条件操作规则，即通过查找满足当前情况的条件规则进行工作。此类智能体能够利用智能体内部状态和建模能力，在面对复杂人物和动态环境时能够更加灵活、智能地做出决策。 基于目标的智能体 03基于目标的智能体是一种适应性非常强的实体，能够利用知识和搜索算法选择实现该目标的最佳选项。该智能体灵活性强，当环境发生变化或任务要求发生改变时，智能体可以通过史新知识库和调整搜索算法来适应新的要求， 基于效用的智能体 04基于效用的智能体通过性能度量，为给定的环境状态打分，根据实现目标区分更可取和更不可取的实现方式。该智能体与基于目标的智能体的基础架构基本一样，但其在灵活性和学习方面有很多优势。 学习型智能体 05学习型智能体是AI领域中的关键组件，能够将感知能力整合到早期的环境观察中，并将其存储为内部状态，为未来的决策和行动提供有用的信息，学习型智能体不仅能够热行任务，还能够进行研究和规划， 04智能体基本组成#2 智能体在学习到模型内部知识不够时，利用调用外部API的方式，通过获取外部实时信息访问专有的信息知识库等方式更新信息。大语言模型撸长文本处理、意图理解等，但是对于计算等操作能力较弱。因此需要使用工具提升大语言模型的操作能力，常用工具包括模块化推理、知识和语言。 规划主要是对子目标的管理和拆解，将大的任务拆解为小的子任务，并对这些子任务进行管理，从而有效地处理复杂的任务。同时，规划会基于过去的动作开展自我批评和自我反省，从过去的问题中进行学习，从而优化未来的动作，以此得到更优的结果 记忆可以被定义为获取、存储、保留、事后取回等针对信息的流程，其包括感觉记忆、短期记亿和长期记忆，将记忆进行映射，感觉记忆作为学习嵌入原始输入的表示，其模态为文本、图像等， 05智能体应用场景：智能调度 动态调优发电策略 多模态数据融合分析 智能体通过集成先进算法，实现多源异构数据的融合分析，包括气象、负荷预测设备运行等，为虚拟电厂提供全面的数据支撑，提升调度决策的精准性与前瞻性。 基于深度学习算法，智能体动态调整发电计划，适应负荷波动，有效平衡供需，减少弃风弃光现象，提高清洁能源利用率。 实时监测能源负荷 提升能效降低成本 利用物联网技术，智能体实时捕捉各类能源负荷变化，精确预测需求趋势人为电力资源的优化配置提供实时数据支持，确保供需平衡。 智能体通过精细化管理和优化调度减少能源浪费，实现能效最大化，同时降低运维成本，提升虚拟电厂的整体经济效益。 05智能体应用场景：能量管理 实时监测能量状态 优化充放电的策略 智能体实时监控储能设备的能量状态确保能量储备充足，为电网提供灵活的调节能力，增强电网韧性。 运用先进算法，智能体根据电价波动和电网需求，智能决策储能设备的充放电时机，实现经济效益最大化。 促进可再生能利用 保障电网稳定运行 智能体优化可再生能源的接入与调度提高可再生能源渗透率，推动能源结构绿色转型。 智能体通过精准预测与快速响应，有效平抑电网波动，提升电网的稳定性和安全性，确保电力供应的连续性。 05智能体应用场景：功率预测 05智能体应用场景：故障诊断与预警 总体框架 01智能体构建流程 02智能体框架 2025年，AI智能体框架领域迎来了蓬勃发展，各种框架以不同的核心定位和技术特点涌现，为开发者提供了丰富的选择。这些框架不仅简化了任务编排、智能体协作和多模态集成的实现，还在可扩展性、性能优化和生产级部署上表现出色。 03智能体与虚拟电厂逻辑层次关系 信息层交互逻辑 物理层结合关系 在信息层，智能体通过通信网络与虚拟电厂中心进行数据交换，实现信息的实时传输与处理。智能体收集各类设备的运行数据，上传至虚拟电厂进行统一分析和决策，同时将控制指令下发至各设备，实现信息的闭环管理。 智能体与虚拟电厂在物理层通过实际电网连接，智能体作为中介，将分布式能源、储能设备和用户负荷等物理实体纳入虚拟电厂系统。智能体能够监测和控制这些设备的运行状态确保物理层面的稳定与高效。 控制层协同机制 应用层融合体现 在应用层，智能体技术与虚拟电厂的融合体现在多个方面如能源管理、需求响应、故障恢复等。智能体能够为用户提供个性化的能源服务，提高能源利用效率， 控制层中，智能体采用先进的控制算法，对分布式能源、储能设备和用户负荷进行协同控制，通过预测和优化算法，智能体能够平衡供需关系，确保电网的稳定运行。 04市场交易机制 智能体辅助交易策略 电力市场交易机制 市场交易效益分析 VPP参与交易方式 智能体采用先进的预测和优化算法，为虚拟电厂提供辅助交易策路。通过实时跟踪市场动态和虚拟电厂的运行状态，智能体能够及时调整交易策路，确保虚拟电厂在交易中获得最大利益， 智能体技术能够支持虚拟电厂参与电力市场交易。智能体通过实时监测和分析市场动态，为虚拟电厂提供交易决策支持，优化资源组合运营，提升经济效益， 虚拟电厂通过智能体技术参与电力市场交易的方式包括竞价交易、双边交易等，智能体能够根据市场规则和虚拟电厂的实际情况，制定合理交易策略，提高虚拟电厂市场竞争力。 智能体技术通过实时监测和分析市场交易数据，对虚拟电厂市场交易效益进行评估。通过对比交易前后的收益、成本等指标，智能体能够不断优化交易策路，提高虚拟电厂的市场交易效益。 05决策层架构原理 数据分析与处理 智能决策模型构建 决策层基于机器学习、深度学习等技术构建智能决策模型，实现对资源层数据的智能分析与预测。模型能够根据实时数据调整策略，优化能源配置与调度。 通过对资源层采集的数据进行深度挖掘与分析，